Couchbase, Inc. (NASDAQ : BASE), la compagnie de la plateforme de bases de données dans le cloud, a publié les résultats de sa septième enquête annuelle dirigée vers les leaders en technologies de l’information (TI) à l’échelle mondiale. L’étude, qui a impliqué 500 hauts responsables des décisions en TI, montre que l’investissement dans la modernisation de la TI va augmenter de 27% en 2024, puisque les entreprises cherchent à tirer profit des nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’informatique en périphérie, tout en faisant face à des demandes croissantes de productivité.

Augmentation de l’Investissement en Modernisation de la TI

L’enquête révèle que les entreprises prévoient de dépenser en moyenne 35,5 millions de dollars dans la modernisation de la TI en 2024. Plus d’un tiers de cet investissement sera destiné à l’IA, avec une dépense moyenne de plus de 21 millions de dollars en technologie durant 2023-2024 et 6,7 millions de dollars spécifiquement en intelligence artificielle générative (GenAI). Cette focalisation sur l’IA est motivée par le besoin de prototyper et de tester rapidement de nouvelles idées, de rendre les employés plus efficients et d’identifier et capitaliser sur de nouvelles tendances commerciales.

Préparation Insuffisante pour les Demandes de Données de la GenAI

L’étude de Couchbase souligne également que 59% des entreprises sont préoccupées par leur capacité à gérer les données face aux demandes de la GenAI sans un investissement significatif. Matt McDonough, vice-président senior des produits et partenariats chez Couchbase, a souligné l’importance d’une architecture de données robuste : « Les entreprises doivent s’assurer que leur architecture de données peut supporter les demandes de la GenAI, puisque sans accès rapide à des données précises et bien gérées, cette technologie peut mener à des décisions incorrectes ».

Dépendance envers les Technologies Héritées

Malgré l’augmentation de l’investissement en modernisation, la dépendance envers les technologies héritées freine le progrès. L’enquête indique que l’usage de technologies obsolètes qui ne peuvent pas remplir les nouveaux requis numériques cause l’échec des projets, des retards ou des réductions, résultant en une perte d’investissement moyenne de 4 millions de dollars annuellement et un retard de 18 semaines sur les projets stratégiques.

Dépenses Ciblées et Défis dans l’Adoption de l’IA

Les entreprises augmentent leurs investissements dans les outils d’IA pour aider les développeurs à travailler de façon plus efficace et pour créer des nouvelles applications de GenAI plus rapidement. 73% des sondés planifient d’augmenter l’investissement dans les outils d’IA et 65% considèrent que l’informatique en périphérie sera cruciale pour activer de nouvelles applications d’IA en réduisant la latence et en mettant des données et du pouvoir de calcul ensembles.

Cependant, 64% des sondés croient que la majorité des organisations ont adopté la GenAI précipitamment sans comprendre ce qui est nécessaire pour l’utiliser de façon efficace et sécurisée. Cette hâte a mené à 26% des entreprises à détourner des fonds d’autres domaines, principalement de la sécurité et du soutien technique.

Défis d’Infrastructure et Responsabilité Sociale

60% des sondés sont préoccupés si leur organisation dispose de suffisamment de puissance de calcul et d’infrastructure de centres de données pour supporter la GenAI, et 61% indiquent que leurs responsabilités sociales et environnementales limitent l’adoption de la GenAI à moins qu’elle ne soit basée sur des infrastructures plus efficaces. De plus, 66% croient qu’ils auraient besoin d’investir dans de multiples bases de données pour obtenir toutes les capacités nécessaires pour supporter la GenAI, malgré l’existence de solutions qui couvrent tous les besoins d’accès à usages multiples.

Adaptabilité et Exigences des Utilisateurs

Les entreprises sont sous pression pour améliorer continuellement les expériences des utilisateurs finaux. 61% des sondés ont mentionné que leurs applications font face à un écart d’attentes en un moyenne de 19 mois pour les applications orientées vers le consommateur et de 20 mois pour les applications internes. Pour y remédier, 45% considèrent que l’adaptabilité sera la caractéristique la plus essentielle pour les applications, permettant de changer ce que l’application offre à l’utilisateur selon les besoins.

Matt McDonough a conclu : « Investir dans la gestion des données et l’architecture d’infrastructure appropriées aidera à débloquer le potentiel transformateur de la GenAI. Il n’est pas nécessaire d’avoir des applications vastes et complexes pour améliorer la productivité et répondre aux attentes ; une application adaptable qui utilise la GenAI pour améliorer l’expérience de l’utilisateur final sera également efficace avec un temps de mise sur le marché beaucoup plus court. »

Source : CouchBase